• - Session # 1 (30 min): Data Chain : De la récupération des données à l'IA (des données propres et structurées sont des prérequis pour faire de la Data Science et de la RO), les retours d'expérience de mon expérience industrielle, présentation des 'métiers de la donnée' : ingénieurs de données, analystes de données, chercheur opérationnel, etc ...
  ==> Présentation de l'étude de cas : Une société vendant des casques audio, conçus en France, fabriqués en Chine, envoyés dans des entrepôts d'expédition en Europe, vendus via des canaux B2C à des clients de 10 pays européens dans le commerce électronique et des canaux B2B à des revendeurs européens. Ce cas d'utilisation sera utilisé à chaque étape de ce cours sur la Data Chain. Présentation des objectifs de ce module de Data Chain.
  
  
• - Session # 2 - La récupération des données (1h30): Comment les données sont-elles capturées au sein des organisations ? Physiquement ( capteurs intelligents, RFID, vidéo intelligente, ...) ou Numériquement (Js Tracker, crawling, cookies, ...)
  ==> Etude de cas : Créer un mappage pour ce cas avec les trackers physiques / numériques à utiliser par cette société.
  
  
• - Session # 3 - Les Flux de données (1h30): Comment les données se déplacent au sein d'une organisation? ETL (flux de données, fréquence, précision, degré de détail, mix de données, logiciel ...), Gestion des droits d'accès aux données, notions de bases à propos des bases de données (Qu'est-ce qu'une base de données ? Qu'est-ce qu'un langage de requête ?), Politique de gestion des données en entreprise.
  ==> Cas d'utilisation : ajouter tous les flux de données sur votre carte de données et ajouter une fréquence et une priorité sur chaque flèche.
  
  
• - Session # 4 - Le stockage des données (1h30): Comment les données sont-elles stockées dans l'entreprise ? Cloud versus stockage local, Sécurité (gestion des droits d'accès, blockchain, pare-feu, ...), Indexation (optimisation des temps d'accès et de la taille de la base de données, gestion des sauvegardes de données).
  ==> Cas d'utilisation : Proposer un scénario de stockage de données pour cette entreprise.
  
  
• - Session # 5 - Business Intelligence (2h): Comment les données sont-elles renvoyées aux utilisateurs de l'entreprise? (Quelles données? Quand? Qui? Comment?), Qu'est-ce qu'un KPI? Logiciels (Tableau Software, Power BI, ...), système de gestion des droits.
  ==> Cas d'utilisation : Proposer une 'BI simplifiée' pour cette entreprise : quels KPI, fréquences, canaux, rôles, ...
  
  
• - Session # 6 - L'analyse des données (2h): Des données brutes aux données riches, Principales méthodes statistiques adaptées à l'analyse des données, Focus sur la prévision pour la logistique (quelles données d'entrée ? Utilisation ? Application ?)
  ==> Cas d'utilisation : Proposer 5 analyses qui pourraient être effectuées dans cette entreprise et nommez chacune des données riches produites par ces analyses.
  
  
• - Session # 7 - Valorisation de la donnée (1h): En interne (impact comptable) et en externe (comment les données peuvent être commercialisées, tarifées et vendues en dehors de l'organisation ?), examples de Data Marketplaces (Dawex, AWS Data Exchange, Snowflake Data Marketplace, ...)
  ==> Cas d'utilisation: Proposez une valorisation de données externe pour cette entreprise et essayez de la commercialiser (prix / branding / 1 service saas) avec quelques slides.
  
  
• - Session # 8 - Decision Aid / Operations Research (2h): . Introduction sur la Recherche Opérationnelle (Concept de modèle d'optimisation, contrainte, objectif, ...), données d'entrée des outils de RO, Gestion d'un projet RO (comment rédiger une spécification fonctionnelle), Exemples d'applications (Advanced Planning System, Pricing & Revenue Management, Simulation, Problème de routage d'inventaire, etc.)
  ==> Cas d'utilisation : sélectionner un outil de RO et rédiger un document de spécifications simplifié. Quelle méthodologie pourrait être utilisée pour résoudre ce problème ?
  
  
Ce module est actuellement enseigné au sein du Master Data Analytics de la Kedge Business School (Responsable pédagogique: Prof.Olivier Dupouët). Il peut également être émis sur demande au sein de votre organisation. N'hésitez pas à nous contacter pour plus d'informations.

Antoine Jeanjean, contact@opt2a.com

Antoine Jeanjean (PhD)